In diesem Artikel wird hauptsächlich die Methode von Python zur Implementierung der simulierten Aufteilung großer Dateien und der Multithread-Verarbeitung vorgestellt, die das Lesen, Aufteilen und Multithreading von Python-Dateien umfasst. Freunde mit Bedarf können sich auf die Beispiele dieses Artikels beziehen
Beschreibt, wie Python die Simulation der Aufteilung großer Dateien und der Multithread-Verarbeitung implementiert. Teilen Sie es als Referenz mit allen. Die Details lauten wie folgt:
#!/usr/bin/env python
#--*-- coding:utf-8 --*--
from random import randint
from time import ctime
from time import sleep
import queue
import threading
class MyTask(object):
"""具体的任务类"""
def __init__(self, name):
self.name = name
self._work_time = randint(1, 5)
def work(self):
print("Task %s is start : %s, sleep time= %d" % (self.name, ctime(), self._work_time))
sleep(self._work_time)
print("Task %s is end : %s" % (self.name, ctime()))
class MyThread(threading.Thread):
"""多线程的类"""
def __init__(self, my_queue):
self.my_queue = my_queue
super(MyThread, self).__init__()
def run(self):
while True:
if self.my_queue.qsize() > 0:
self.my_queue.get().work()
else:
break
def print_split_line(num=30):
print("*" * num)
if __name__ == "__main__":
print_split_line()
import my_read_file
# 分割文件
sf = my_read_file.SplitFiles(r"F:\multiple_thread_read_file.txt", line_count=300)
file_num = sf.split_file()
queue_length = file_num
my_queue = queue.LifoQueue(queue_length)
threads = []
for i in range(queue_length):
file_name = sf.get_part_file_name(i)
mt = MyTask(file_name)
my_queue.put_nowait(mt)
for i in range(queue_length):
mtd = MyThread(my_queue)
threads.append(mtd)
for i in range(queue_length):
threads[i].start()
for i in range(queue_length):
threads[i].join()
print_split_line()Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPython-Simulationsmethode zum Aufteilen großer Dateien und zum Implementieren einer Multithread-Verarbeitung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
